当年王谢堂前燕，飞入寻常百姓家

2016年9月13日，GTC China大会上，NVIDIA发布了Tesla P4 GPU。这是一块采用Pascal架构、2560个CUDA核心、8GB GDDR5显存、显存带宽192.0GB/S半高Data Center系列GPU。这款GPU为了深度学习推理而生，搭载了当时最先进特性的同时只有50/75W的功耗。当初售价高达一万多的P4 GPU，如今闲鱼售价只要500多，我们重新审视这款GPU，它的某些特性依然能为我们所用，包括时至今日在60W功耗下依然算强劲的性能，支持INT8，能够加速神经网络推理，较大的显存以及对编解码的较好支持。低功耗、小体型、编解码性能良好、可以跑常用模型（训练+应用）以及比GTX 1080更好的特性能否让它在现在深度学习的浪潮中，依然有一席之地？

简介

Tesla P4的GPU算力为6.1，核心代号为GP104，同GTX1080一样。具有4个GPC，20个SM单元，每个GPC有5个SM，每个SM有128个CUDA核心，共计2560个CUDA核心，提供5.5TFLOPS的单精度计算性能，，256KB寄存器，96KB的Shared Memory，总共48KB的L1缓存和8个纹理单元。GPU的整体架构图如下图所示：

Block Diagram of the GP104 GPU

SM的结构图如下图所示：

GP104 SM Diagram

从SM结构图我们可以看出，这代架构SharedMemory和L1 Cache是分开的。与Maxwell相同，GP104的L2 Cache依然是2048KB。

这代架构的Tuning Guide很短，在之前的CUDA阅读100天(DAY85：阅读 Compute Capability 6.x(gpuworld.cn))里已经有了详细介绍，如果有需要的同学可以自行翻阅CUDA 100天的内容，我们只在这里粗略介绍一下。

Pascal Tuning Guide一开始就说这代架构跟之前的架构比较相似，不需要改任何代码就可以看到明显的加速，然后说这代架构分两个版本，GP100和GP104，同时给出了P100的白皮书和GTX 1080的白皮书，而Tesla P4就是专业卡版本的GTX 1080，之所以说差不多，是说某些详细参数上有些差异，但是核心参数是一样的，比如GTX1080采用的是GDDR5X的显存，显存带宽也是320GB/S，核心频率也较高，当然功耗也高。

下面就说了一些SM里的资源情况，指出了GP100和GP104在资源上的不同，这里可以详细参考CUDA 100天的内容。在新的计算指令里提到，Pascal架构支持FP16和INT8，但是FP16速度上，GP100是2xFP32，跟Jetson Nano一样，GP104上是1/64，感觉用还不如不用。

INT8的小节中，NVIDIA这么描述” GP104 provides specialized instructions for two-way and four-wayinteger dot products. These are well suited for accelerating Deep Learninginference workloads.”意思是GP104上提供了dp4a和dp2a指令，但是没说GP100上也提供，这样看GP100不支持INT8（实际上也不支持，INT8是从算力6.1开始支持的）。在性能上” Both instructions offera throughput equal to that of FP32 arithmetic.”和FP32具有一样的吞吐率，但是这句之前有一句：” The __dp4a intrinsic computes a dot product of four 8-bit integerswith accumulation into a 32-bit integer.”这样就可以理解为是说前者一条的代价，和一条普通的FP32指令一样，但是前者是4组int8打包的，所以是400%的吞吐率，也即理论上提供22T的INT8性能。在下面TRT实验中，我们也可以看到提升了一倍的加速效果。

新的特性还有Atomic Memory Operations也即介绍原子操作的一些东西，共享内存以及共享内存带宽，以及新的统一内存，这些都在CUDA 100天上有详细介绍，这里不再累述。

以上都是关于这张卡计算部分的总结，下面我们来看看这张卡另一个重要特性，也即视频编解码，Tesla P4对当今（2022年）主流的编解码支持依然非常友好。我们根据NVIDIA Vedio Encode and Decode GPU Support Matrix表来看下T4 GPU的视频编解码能力。

P4 GPU视频编码支持如下：

Encode GPU Support Matrix

图中大红圈里的为P4GPU的编码支持，可以看出，P4 GPU属于数据中心系列，支持h.264标准 YUV420采样，444采样和Lossless、支持h.265标准 YUV420采样，444采样和Lossless，支持最大编码分辨率为8K，同时h.265支持10bit编码，但是不支持B Frame，不支持AV1编码。拥有两个编码硬核，注意小红圈里的Unrestricted，无限制，我们再看下GTX 1080的编码支持中这部分的描述：

GTX 1080’s Encoder

我同样用小红圈将其画出，GTX 1080只支持3路视频编码。注意这里的3，是只整机支持的数目，也就是说，你将机器中插入8张GTX 1080，依然只能支持3路视频编码，而P4是无限制的。2颗编码硬核的编码速度大约为1000fps，如果用来编码本地视频，3路和无限制其实区别并不大，3x333fps跟33x30fps对本地视频来说没有本质区别，都能最大化利用编码硬核性能。但是对实时视频就不一样了，对于直接读取摄像头视频，然后推理，编码保存这个过程来说，摄像头帧率一般为15~30帧，3路最多也只有90fps的编码性能，只利用了1/10不到，后面实验部分我们可以看到，视频编码有个基本功率，这个功率非常大，编码硬核利用率越低，这个代价就越大。而P4对编码路数没有限制，实验中我们可以看到随着编码路数的增加，显卡功耗并没有太大变化。

P4视频解码支持如下：

Decode GPU Support Matrix

可以看出解码应对当今主流视频标准依然没什么压力，支持h.264，h.265 8bit 10bit，支持VP8和VP9 8bit，不支持h.265 444采样，不支持AV1解码。不过考虑到目前h.265444采样依然没有推广开来，片源很少，AV1编码的视频同样片源很少，不管是下载的电影资源也好，还是摄像头的实时视频也好，基本都是420采样的h.264或者420采样的h.265，所以可以看出，视频解码部分依然支持良好。

由于解码部分性能消耗相对很小，这部分放不放到GPU里做其实区别不大，因此这部分我们不做深究，也不做实验测试。

下面继续介绍一些它的其他特性：

半高：半高显卡属于小众市场，但是确实有很多场景又需要半高显卡，各个显卡厂家也都退出了性能不错的半高显卡，比如半高GTX 1650，半高750等，甚至还有半高的3060专业版——A2000。半高显卡受众较小，价格一般相对比较昂贵，比如半高的GTX 1650这张卡只有FP16性能比P4好一点，其他方面性能均不如P4，闲鱼价格要700多，而各方面都很差的GTX750半高卡，也要200块左右，相对来说P4从价格上还是很划算的。

单槽：P4是一张单槽卡，A2000是双槽卡，由于我的nas机箱只支持半高单槽，所以没法用A2000。

被动散热：这张卡定位是Data Center系列，没有主动散热器，这是这张卡使用最麻烦的地方，我先手动锁定功耗到60W，然后用了一个8cm的风扇侧吹，跑训练测试的时候温度88度，功耗不稳定，但约45W左右，用yolov5s模型+coco128数据集，能基本不降频跑完300个epochs测试。虽然闲鱼上有人卖散热模块，其他地方也有魔改散热教程，但是折腾都需要付出一定的时间精力，这点需要考虑好。

没有外接供电口：无需外接供电，这点必须好评。

没有显示输出口：这个可能在一般的电脑上没有什么问题，有核显就用核显输出，没有核显可以再加块亮机卡就解决了，但是我这块主板为X99E/ITX，只有一个pciex16的插槽，X99支持的CPU天然没有核显，因此局面一度非常尴尬，我只能先接一张亮机卡，然后调整bios里的各种选项，确保系统无问题了，再将亮机卡换成P4，然后开机，不过还好很顺利，直接就进系统了。如果亮机卡无问题，换P4启动不了，甚至没法排查。不过没有显示输出接口，理论上又能省点电。

ECC内存支持：P4支持ECC校验，开启后会损失一部分显存，好评。

GPU Memory on enable ECC

开启过后，显存可用为7611MB，下图显示关闭ECC时显存：

GPU memory with ECC disabled

可用为8121MB，差了500MB。值得注意的是开启ECC关闭ECC这个操作是有寿命的，开关几千次就不能再继续开关了。

虚拟化支持：P4支持虚拟化，可以切分，但是我没用过虚拟化，贴一张官网的P4 FOR VIRTUALIZATION。

P4 FOR VIRTUALIZATION

至此，P4的特性基本介绍完毕，下面开始测试部分。

测试

1. DeviceQuery测试

DeviceQueryTest

2. 显存带宽测试

BandwidthTest

在虚拟机里实测显存读写143.8GB/s，跨PCIE为10.6GB/s，这个结果还可以。

3. 深度学习模型训练

环境介绍：

框架：pytorch

模型：yolov5s

数据集：coco128

BatchSize：16

ImageSize：640

Epochs： 300

加8cm风扇侧吹，训练耗时0.7个小时，温度稳定88度，核心频率800~900MHz，基本稳定，可以看出散热压力还是大。

我手头没有性能相近的其他显卡，也没T4，但是有2080，同参数下，2080跑完训练耗时为0.155小时，但是此成绩不能代表T4成绩，因为T4也有功耗75W和被动散热的限制。不过我觉得0.7个小时其实还好。

同参数下，3080的耗时为0.11个小时，3090的耗时为0.1个小时。

未对其他模型进行进行测试，不过在其他卡上我有不同模型的详细测试数据，需要注意的是，模型训练过程中，会卡7611显存容量大小，比如将bs设置成32的话，或者模型yolov5l，imagesize设置成1024 都会吃掉7.9GB左右的容量，这个时候，开启ECC无法训练，但是关闭ECC却可以。

4. 深度学习模型推理

我们直接采用yolov5s模型，trtexec 转onnx模型，得到的测试结果作为推理耗时：

Yolo V5s InferencePerformance -FP32

单帧推理约8ms，按40ms的时间检测，约能支持5路视频实时推理。

如果换成INT8，结果如下：

Yolo V5s InferencePerformance -INT8

约4.1ms，差不多快了一倍，约能支持10路视频实时推理。

由于手头的其他显卡成绩都比这个性能强很多，不拿其他显卡做对比测试，而选用Jetson系列的产品作为对比测试：同模型Jetson Nano的推理时间为96ms左右，Jetson Xavier NX推理时间为15ms。这个推理成绩其实还不错。

5. 视频编码性能测试

使用ffmpeg进行编码性能测试，编码参数：

ffmpeg -vsync 0 -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i test.mp4 -c:v h264_nvenc -preset slow-profile main -qp 20 output.mp4

frame=14427 fps=344 q=19.0 size= 231168kB time=00:16:49.66bitrate=1875.6kbits/s speed= 24.1x

nvidia-smidmon results for single video encoding

可以看到编码速度344fps，encoder芯片利用率约为50%，同时再跑一路：

frame= 8914 fps=238 q=19.0 size= 142848kB time=00:10:23.74bitrate=1876.1kbits/s speed=16.6x

nvidia-smi dmon results for two videos encoding

功耗略微增加，视频编码硬核编码速度为332+238约570fps，编码硬核只有70%利用率，解码硬核已经100%了，将第二路的视频解码换成CPU继续测试。

ffmpeg -vsync 0 -itestencoder.mp4 -c:v h264_nvenc -preset slow -profile main -qp 20 output22.mp4

frame=10883 fps=339 q=19.0 size= 174336kB time=00:12:41.72bitrate=1874.9kbits/s speed=23.8x

frame= 9504 fps=266 q=19.0 size= 152320kB time=00:11:05.47 bitrate=1875.1kbits/sspeed=18.7x

总共约339 + 266 =605fps的编码速率，编码硬核利用率约90%，功耗约为30W。

nvidia-smidmon results for two videos encoding with CPU decoding

ffmpeg -vsync 0 -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i testencoder.mp4 -c:v h264_nvenc-preset faster -profile main -qp 20 output.mp4

frame= 8932 fps=427 q=19.0 size= 150784kB time=00:10:25.02bitrate=1976.3kbits/s speed=29.9x

frame=10908 fps=322 q=19.0 size= 184064kB time=00:12:43.77bitrate=1974.2kbits/s speed=22.5x

nvidia-smidmon results for two videos encoding with CPU decoding

改用preset fast 可以达到427 + 322 = 749fps的速度，利用率依然不到100%，功耗总共30W。

还可以改变参数继续测试，但是我认为已经没什么必要了，可以看出编码速度非常非常快，甚至解码速度都赶不上编码速度（只有一个解码硬核，而有两个编码硬核）。不过我们需要注意的是，这时的功耗，单路视频编解码时，功耗为28W，我个人认为这个是启动功耗，也即基础开销，这28W是显存、GPU核心等单元共同使用的，再增加一路视频编码，功耗为30W，说明增加的那一路视频编码功耗只高了2W，这样两颗编码硬核功耗就约为4W，能提供约800fps的编码速度，这个能效比还是很好的，同时需要注意，编码时sm一样有利用率，说明利用GPU编解码视频时，执行推理时就无法利用全部的CUDA Core理论性能。开nvidia-cuda-mps-control -d后，能普通CUDA计算，和转码几乎同时压满（需要一点点小技巧，CUDA计算创建流的时候用cudaStreamCreateWithPriority(),选低优先级计算即可（传输参数0）。

6. B帧对HEVC编码成品体积影响

最后我们来简单测试下B帧对HEVC编码体积的影响，由于P4不支持HEVC B Frame，因此这个测试是在3090上做的，做这个测试的目的是为了探讨不支持HEVC B Frame是否非常影响最终编码体积。

测试环境为监控摄像头，其他参数一致的情况下，我们记录180秒监控视频，来对比两者体积变化。视频动态非常小，几乎为静止画面。

关闭B帧：

ffmpeg -vsync 0 -i testencoder.mp4 -c:v hevc_nvenc-preset fast -b_ref_mode 0-t 180 output33.mp4fps = 826

编码视频体积 46.4MB

指定b_ref_mode为2：

ffmpeg -vsync 0 -itestencoder.mp4 -c:v h264_nvenc -preset fast -b_ref_mode 2 -t 180 output22.mp4

fps = 868

编码视频 体积46.4MB

同参数下选用h.264编码：

ffmpeg -vsync 0 -itestencoder.mp4 -c:v h264_nvenc -preset fast -t 180 output33.mp4

fps = 816

编码视频体积 45.5MB

可以看出，这个B Frame的支持，对成品体积控制而言，几乎没什么效果。但是根据另一位工程师反映，同样的参数，使用B帧能在30系上能小10-20%体积。我懒得继续调参测试，就没继续测。

总结

这张卡目前价格为500元左右，甚至批量买500张，可以低到300/张，性能测试下来，其实也不错，一些特性直至今天用依然非常够用，包括性能。尤其是考虑到半高单槽，这个价格应该没有性价比更高的，包括A卡在内。问题也有两点，一是散热很不好做，容易碰到过热降频；二是没有显示输出，显卡3060矿卡价格大概是800元左右了，性能要比这个好很多，除非是限制了只能半高单槽。3060是有显示输出的，不需要再外接亮机卡。可能也有人担心3060是矿卡，寿命应该不长，但是挖矿消耗的是显存、供电等周边设备，这种数据中心的卡，不仅7x24小时耗显存、供电，同时还耗核心，核心也都是一直满载的，当然机房的环境肯定是比矿场好很多的，所以也难说这种卡和矿卡谁先挂。

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～